内挿と摂動による高密度検索のための文書表現の増強【JST・京大機械翻訳】

Jeong Soyeong; Baek Jinheon; Cho Sukmin; Hwang Sung Ju; Park Jong C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217129862037 整理番号：22P0304385

内挿と摂動による高密度検索のための文書表現の増強【JST・京大機械翻訳】

Augmenting Document Representations for Dense Retrieval with Interpolation and Perturbation

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発行年： 2022年03月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

高密度な表現空間に関する入力クエリーのための最も関連する文書を検索することを目的とする高密度検索モデルは,それらの顕著な成功のためにかなりの注目を集めている。しかし,高密度モデルは,顕著な性能のために大量のラベル付き訓練データを必要とするが,人間によって注釈付けされたクエリー文書ペアを得ることは,しばしば困難である。この問題に取り組むために,著者らは,それらの補間と摂動による文書の表現を強化する,高密度検索(DAR)フレームワークのための簡単で効果的な文書化を提案する。2つのベンチマークデータセットによる検索タスクに対するDARの性能を検証し,提案したDARがラベル付きおよびラベルなし文書の両方の密な検索に関して,関連するベースラインよりも著しく優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

検索技術 , 人工知能

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